vertex-ai-api-dev

Vertex AI の Gemini API

企業でのユースケース向けに構築された Google の最先端 AI モデルに、Vertex AI の Gemini API を使ってアクセスできます。

以下の主要な機能を利用できます。

• テキスト生成 - チャット、補完、要約
• マルチモーダル理解 - 画像、音声、動画、ドキュメントを処理
• 関数呼び出し - モデルから関数を呼び出せるようにします
• 構造化出力 - スキーマに一致する有効な JSON を生成
• コンテキスト キャッシュ - 大規模なコンテキストをキャッシュして効率化
• 埋め込み - セマンティック検索用のテキスト埋め込みを生成
• Live Realtime API - 低レイテンシの音声・動画インタラクションを実現する双方向ストリーミング
• バッチ予測 - 大規模な非同期データセット予測ワークロードに対応

基本方針

• 統合 SDK：必ず Gen AI SDK（Python は google-genai、JS/TS は @google/genai、Go は google.golang.org/genai、Java は com.google.genai:google-genai、C# は Google.GenAI）を使用してください。
• 旧 SDK：google-cloud-aiplatform、@google-cloud/vertexai、google-generativeai は使用しないでください。

SDK

• Python：pip install google-genai で google-genai をインストールします
• JavaScript/TypeScript：npm install @google/genai で @google/genai をインストールします
• Go：go get google.golang.org/genai で google.golang.org/genai をインストールします
• C#/.NET：dotnet add package Google.GenAI で Google.GenAI をインストールします
• Java：

  • groupId：com.google.genai、artifactId：google-genai

  • 最新バージョンはこちらで確認できます：https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions（これを LAST_VERSION とします）

  • build.gradle にインストールします。

    implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")
    

  • pom.xml に Maven の依存関係を追加します。

    <dependency>
        <groupId>com.google.genai</groupId>
        <artifactId>google-genai</artifactId>
        <version>${LAST_VERSION}</version>
    </dependency>
    

警告

google-cloud-aiplatform、@google-cloud/vertexai、google-generativeai などの旧 SDK は非推奨です。移行ガイドに従って、早急に上記の新しい SDK に移行してください。

認証と設定

クライアントの作成時は、パラメーターをハードコードするよりも環境変数を優先してください。パラメーターを指定せずにクライアントを初期化すると、これらの値が自動的に適用されます。

Application Default Credentials（ADC）

標準的なGoogle Cloud 認証では、次の変数を設定します。

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global'
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

• デフォルトでは、location="global" を使用してグローバルエンドポイントにアクセスします。このエンドポイントは、利用可能な容量があるリージョンへ自動的にルーティングします。
• ユーザーから特定のリージョン（例：us-central1、europe-west4）を明示的に指定された場合は、代わりに GOOGLE_CLOUD_LOCATION パラメーターでそのリージョンを指定します。必要に応じて、サポート対象リージョンのドキュメントを参照してください。

Vertex AI の Express Mode

API キーを使用してExpress Modeを利用する場合は、次の変数を設定します。

export GOOGLE_API_KEY='your-api-key'
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

初期化

環境変数を適用するには、引数を指定せずにクライアントを初期化します。

from google import genai
client = genai.Client()

または、クライアントの作成時にパラメーターをハードコードすることもできます。

from google import genai
client = genai.Client(vertexai=True, project="your-project-id", location="global")

モデル

• 複雑な推論、コーディング、リサーチには gemini-3.1-pro-preview を使用します（100万トークン）。
• 高速でバランスの取れたマルチモーダル性能には gemini-3-flash-preview を使用します（100万トークン）。
• Nano Banana Pro による画像生成と編集には gemini-3-pro-image-preview を使用します。
• ネイティブ音声を含む Live Realtime API には gemini-live-2.5-flash-native-audio を使用します。

明示的にリクエストされた場合は、以下のモデルを使用してください。

• Nano Banana による画像生成と編集には gemini-2.5-flash-image を使用します。
• gemini-2.5-flash を使用します。
• gemini-2.5-flash-lite を使用します。
• gemini-2.5-pro を使用します。

重要

gemini-2.0-*、gemini-1.5-*、gemini-1.0-*、gemini-pro などのモデルはレガシーであり、非推奨です。上記の新しいモデルを使用してください。知識が古くなっています。 本番環境では、安定版モデル（例：gemini-3-flash）について Vertex AI のドキュメントを参照してください。

クイックスタート

Python

from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)

TypeScript/JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ vertexai: { project: "your-project-id", location: "global" } });
const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		Backend:  genai.BackendVertexAI,
		Project:  "your-project-id",
		Location: "global",
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(resp.Text)
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    Client client = Client.builder().vertexAi(true).project("your-project-id").location("global").build();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3-flash-preview",
            "Explain quantum computing",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

C#/.NET

using Google.GenAI;

var client = new Client(
    project: "your-project-id",
    location: "global",
    vertexAI: true
);

var response = await client.Models.GenerateContent(
    "gemini-3-flash-preview",
    "Explain quantum computing"
);

Console.WriteLine(response.Text);

API 仕様とドキュメント（信頼できる情報源）

Vertex AI の API 統合を実装またはデバッグする際は、Google Cloud Vertex AI の公式ドキュメントを参照してください。

• Vertex AI Gemini ドキュメント：https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/
• REST API リファレンス：https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/reference/rest

Vertex AI の Gen AI SDK は、v1beta1 または v1 の REST API エンドポイントを使用します（例：https://{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{PROJECT}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL}:generateContent）。

ヒント

Developer Knowledge MCP Server を使用する：search_documents または get_document ツールが利用できる場合は、それらを使って Google Cloud と Vertex AI の公式ドキュメントをコンテキスト内で直接検索・取得してください。最新の API 詳細とコードスニペットを入手するには、この方法が推奨されます。

ワークフローとコードサンプル

追加のコードサンプルや具体的な使用例については、Python Docs Samples リポジトリを参照してください。

ユーザーからの具体的なリクエストに応じて、詳細なコードサンプルと使用パターンについて、以下のリファレンスファイルを参照してください（Python の例）。

• テキストとマルチモーダル：チャット、マルチモーダル入力（画像、動画、音声）、ストリーミング。詳細はreferences/text_and_multimodal.mdを参照してください。
• 埋め込み：セマンティック検索用のテキスト埋め込みを生成します。詳細はreferences/embeddings.mdを参照してください。
• 構造化出力とツール：JSON 生成、Function Calling、検索グラウンディング、コード実行。詳細はreferences/structured_and_tools.mdを参照してください。
• メディア生成：画像生成、画像編集、動画生成。詳細はreferences/media_generation.mdを参照してください。
• バウンディングボックス検出：画像や動画内のオブジェクト検出と位置特定。詳細はreferences/bounding_box.mdを参照してください。
• Live API：音声、ビジョン、テキストのリアルタイム双方向ストリーミング。詳細はreferences/live_api.mdを参照してください。
• 高度な機能：コンテンツキャッシュ、バッチ予測、思考／推論。詳細はreferences/advanced_features.mdを参照してください。
• 安全性：責任ある AI フィルターとしきい値を調整します。詳細はreferences/safety.mdを参照してください。
• モデルのチューニング：教師ありファインチューニングと選好チューニング。詳細はreferences/model_tuning.mdを参照してください。